主要观点总结
本文总结了关于DeepSeek公司及其产品的学习文章，包括DeepSeek LLM模型、DeepSeek-V3混合专家模型、DeepSeek-R1强化学习模型和新型稀疏注意力机制NSA的关键技术。文章还讨论了DeepSeek的能力来源和其高性价比的原因。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek LLM模型的关键技术
采用了Transformers架构，注重LLM扩展规律的研究探索，成功揭示了最优模型/数据扩展分配策略，使用了直接偏好优化（DPO）来提高模型的对话性能。
关键观点2: DeepSeek-V3混合专家模型的关键技术
采用了混合专家（MoE）架构实现高性价比训练，使用了多头潜在注意力（MLA）架构进行高效推理，支持FP8混合精度训练，并进行了全面优化。
关键观点3: DeepSeek-R1强化学习模型的关键技术
采用强化学习（RL）提升大语言模型的推理能力，验证了逻辑推理模型的推理能力完全可以通过逻辑推理激励完成，并不需要任何监督微调（SFT）。
关键观点4: 新型稀疏注意力机制NSA的关键技术
提出了Native Sparse Attention（NSA）机制，结合算法创新与硬件优化，实现了高效的长上下文建模，通过选择性计算关键的查询-键对，显著减少计算开销，同时保持模型性能。
关键观点5: DeepSeek的能力来源和团队特点
DeepSeek的能力源于其开发团队从开源社区中吸收的营养与培养的理想，体现了创新性、技术实力和团队合作的重要性。
关键观点6: DeepSeek高性价比的原因
DeepSeek大语言模型的高性价比源于其在减少监督学习和算法优化方面的创新性成果，体现了成本考虑在AI开发中的重要性。
文章预览
上期文章对DeepSeek公司、产品、大模型高性价比及其学术论文摘要进行了学习，得到如下结论： 1、DeepSeek的产生是长期积累的结果，其诞生过程包含着深刻的历史发展、社会环境和个人努力因素； 2、DeepSeek的成长基于巨人的肩膀，又继续增高了巨人肩膀的高度； 3、DeepSeek带来的不仅仅是高性价比AGI功能，对其进行多方面了解也能让我们受益。 本期文章我们通过深入读原文、学原文的方式来继续了解DeepSeek的能力是如何实现的。 一、DeepSeek LLM模型 根据《DeepSeek LLM：以长期主义扩展开源语言模型》 [1] 一文，对DeepSeek LLM大语言模型的关键技术基础可以总结如下： 1、与其他LLM类似，DeepSeek LLM同样采用了Transformers（Vaswani et al., 2017） 架构；闭源大模型如ChatGPT、Claude和Bard等采用有监督学习方式（SL），所以成本高昂；Meta的开源大模型LLaMA架构高效且稳定
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